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저자정보
강재용 (한국교통대학교) 김인기 (한국교통대학교) 임현석 (한국교통대학교) 곽정환 (한국교통대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제2호
발행연도
2021.7
수록면
129 - 131 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2021

목조 문화재 영상에서의 변위량 측정을 위한 앙상블 딥러닝 모델
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
객체 중심 증강 기법을 사용한 목조 문화재 영상에서의 변위 감지 모델
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
목조 문화재 영상에서의 크랙을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 딥러닝 모델
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
심층 특징들의 앙상블을 사용한 목조 문화재 영상에서의 배부름 감지 모델
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
EfficientNet 모델을 사용한 목조 문화재의 크랙 감지
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
EfficientNet 모델을 사용한 목조 문화재의 크랙 감지
강재용 ,  김인기 ,  임현석 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 심층 특징 앙상블을 사용하여 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 배부름 현상을 감지할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 총 4개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 4개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 ... 전체 초록 보기
#기계학습(machine learning) #딥러닝(deep learning) #문화재(cultural asset) #배부름 감지(bulge detection)

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